•  1 - « Crowdsourcing », de quoi parle-t-on ?

La co-production de données par les foules ? Pourquoi - en quoi cela peut-il être intéressant pour un projet, une organisation ? Comment s’y prendre ?

Le crowdsourcing (littéralement “la production de données ou d’informations par les foules”) est un des phénomènes marquants du web2.0, et particulièrement de la dynamique d’Open Data. Il consiste en une mobilisation des compétences ou des connaissances distribuées au sein de la foule. Il peut se développer dans la sphère non-marchande et relative au bien commun : ainsi dans le champ de la santé (sickweather), de la généalogie (Genbecle), de l’alimentation (Open Food Facts), de la cartographie (OpenStreetMap), du handicap (HandiMap), de la recherche scientifique, de la connaissance (Wikipédia) ; mais aussi dans le champ marchand, concurrentiel, voire de l’emploi (mechanical Turk), Humangrid, etc.

Les initiatives de co-production volontaire de données par des individus ou des communautés informelles, ne sont pourtant pas si nombreuses. C’est que le “crowdsourcing” ne se décrète pas : il ne s’impose pas aux foules. ll peut arriver qu’il soit spontané ou non conscient (ReCaptcha), mais il est le plus souvent “incité”. Certaines démarches de co-production n’hésitent d’ailleurs pas à emprunter des biais ludiques (décryptage de l’ADN) ou financiers (Innocentive) pour se rendre attractives.

 Quel est le potentiel de coproduction de données d’un projet ? Quelle stratégie mettre en oeuvre pour le favoriser ? Les dispositifs Infolab seront probablement amenés à aider des publics à construire, déployer une démarche de coproduction de données aussi bien pour des publics citoyens que pour des entreprises.

L’atelier proposé le 17 décembre à la Cantine de Rennes consistait à faire vivre une expérience d’évaluation du potentiel de coproduction de données d’un projet, et à élaborer une stratégie adéquate. 

• 2 – Cartographier les pratiques maraîchères des habitants de l’agglomération de Rennes : pour quoi faire ?

S’inspirant d’un projet développé par le collectif citoyen Open Data Rennes en 2012, la proposition de l’atelier était de construire une cartographie de la production maraîchère chez les habitants de Rennes et son agglomération. Quelles sont les habitudes en la matière ? Font-ils pousser des fruits, des légumes, des herbes aromatiques, sur leur balcon, dans leur jardin ? Echangent-ils leurs productions ? Existe-t-il des réseaux de partage de denrées locales ?

Un tel projet permettrait par exemple d’évaluer le caractère « vert » d’une ville en prenant en compte les potagers privés ; ou repenser un modèle de développement et d’auto-subsitance d’une population (locavorisme - consommer des produits locaux) ; ou encore  travailler à la protection de l’environnement, tout en créant du lien social, etc.

• 3 - DEROULE DE L’ATELIER

Comment réaliser ce projet ? Est-il nécessaire de co-produire des données ? Pour répondre, nous avons suivi la méthodologie élaborée dans le cadre de la campagne Infolab (« parcours d’évaluation du potentiel data pour mon projet »).

a) Quelles données existent déjà sur ce sujet ? « Wanted Data List »

La première étape consiste à créer une liste idéale de données utiles : par exemple l’orthophoto de Rennes Métropole, la liste des jardins familiaux, un annuaire déclaratif des personnes pratiquant le maraîchage privé.

Voici quelques-unes des idées qui sont ressorties de cette première phase de brainstorming.

- Données des associations environnementales

- Données “clients” des AMAP ?

- Enquêtes comportementales, pratiques des ménages

- Données cartographiques du territoire

- Données du cadastre : parcelle, bâti

- Cartographies des espaces verts

- Orthophotographie

- liste des jardins ouvriers, des lieux de cueillettes, des réseaux d’AMAP

- liste des producteurs locaux

- existence de statistiques sur les “grainiers”

- carte des composteurs individuels et collectifs détenus par les Villes qui accompagnent les habitants dans la démarche 

b) Evaluation et recherche des données existantes / Prise de contacts avec des producteurs de données

Par la suite chaque élément de cette liste est classé selon son degré de pertinence, et le format envisagé. En effet, il s’agit d’évaluer le potentiel de ré-utilisation de chaque jeu de données. Une donnée de qualité bien renseignée dans un format ouvert et disponible sous une licence permettant sa réutilisation aura un potentiel utile bien plus important qu’une donnée de mauvaise qualité et disponible en pdf par exemple.

Nous avons donc pris le temps d’évaluer, avec les participants, 3 jeux de données via le prisme de leur format, de leur qualité et donc de la faisabilité de leur coproduction collective dans le cas où elles ne répondraient pas à des critères qualitatifs nécessaires à leur réutilisation.

L'orthophoto (open data Rennes Métropole) :

Cette donnée permettrait par exemple, via un traitement de télédétection, de faire ressortir les jardins dans lesquels on pratique du potager privé. En réalité, cela demande certaines compétences et la résolution à 20cm proposée en open data n'est pas suffisante pour identifier ce qui pousse dans un jardin !

Une idée de crowdsourcing serait d'utiliser des drones privés pour prendre des prises de vue aérienne.

Cet exemple radical nous a permis de rappeler que l’utilisation de drone était réglementée…, mais aussi et surtout qu’il devait exister une prise avec une meilleure résolution. Dès lors, contacter le producteur est une piste méthodologique essentielle dans le processus d’évaluation de faisabilité d’une coproduction. Dans beaucoup de cas, la donnée peu renseignée ou absente existe sous d'autres formes chez un acteur proche de la thématique. Il est souvent préférable de passer du temps à négocier une autre version ou bien à faire évoluer les conditions de réutilisation, plutôt que de se lancer dans un montage complexe d’une coproduction de la donnée.

Les jardins familiaux (open data Rennes métropole):

Cette donnée semble revêtir tous les atouts d’une bonne base pour travailler la question des potagers privés. Malheureusement, la donnée manque de renseignement, pas de surface, pas d'adresse, pas de coordonnées géographiques…

Là encore, il est fort probable que des informations supplémentaires existent au sein des collectivités ou des associations. Dans ce cas encore, influer auprès des acteurs concernés reste la priorité avant de se lancer dans une campagne de crowdsourcing. Dans le cas où cette information complémentaire serait réellement absente, il est nécessaire d'associer les collectivités dans la démarche de coproduction, car elles pourraient être intéressées par les données produites pour un usage métier interne.

Ces données collent parfaitement à la thématique, en revanche elles sont disponibles uniquement sous la forme d'un kml (format de données géographiques, propriétaire de Google). De fait, comment extraire ces données et les traiter ? Contacter le producteur originel est une bonne piste, car elle nous a permis d'obtenir les données dans un format exploitable.

Parallèlement, ce dernier exemple a introduit d'autres aspects stratégiques lors de la définition d'une campagne de coproduction de données. Lors de la campagne initiale (collectif open data Rennes), les choix méthodologiques ont été de récolter les informations sur une courte période et sans outil technique de récolte et de mise à jour de la donnée. Une méthode qui permet d’obtenir rapidement des données exploitables, mais qui est insuffisante sur le long terme.

C) Construire une stratégie de coproduction de données

Les suite et fin de l'atelier se sont axées sur les choix stratégiques d'une campagne de coproduction des données. Comment faire pour toucher des réseaux ? Comment publiciser, faire connaître la démarche et inciter les habitants à s’auto-déclarer ? Faut-il monter un événement de lancement de la démarche ? Faut-il animer des réseaux sur le long terme ?

Une série de lieux, de réseaux a été alors évoquée :

- les bourses aux échanges de plantes, de graines

- les événements de type “Les incroyables comestibles”

- les maisons de quartier

- les lieux de compostage collectif

- les Lieux de marché

- les grandes surfaces (Jardiland, Truffaut, etc.).

- les jardins ouvriers

Plusieurs pistes comme une stratégie de communication sur le long terme avec des relances trimestrielles, le développement d'outil permettant l'alimentation à tous moments et la formation à des solutions existantes comme OpenStreetMap pour les données géographiques seraient essentielles à la création d'une base de données coproduite. La co-production de données peut aussi développer des approches ludiques pour donner envie de participer et tendre à gommer l’aspect “rébarbatif” de la démarche. Il est même envisageable d’inciter financièrement, rémunérer (à l’instar des projets Mechanical Turk, Humangrid, Designenlassen.de, Wilogo, Innocentive…)

• 4 - LES ENSEIGNEMENTS METHODOLOGIQUES

Un dispositif Infolab doit pouvoir aider des porteurs de projet dans la mise en place d’une démarche de crowdsourcing, en commençant par initier une réflexion sur les données existantes, et sur la pertinence d’une co-production. L’option de crowdsourcing ne peut être considérée comme la « solution clé en main » d’un projet. Il excite plusieurs étapes à respecter et des ressources susceptibles de requalifier les stratégies de coproduction d'une donnée.

Pour récapituler, voici les grandes étapes à prendre en compte :

a) Rechercher les données qui existent déjà sur le sujet ? « Wanted Data List »

b) Evaluer la pertinence et prioriser celles-ci

c) Prendre contacts avec des producteurs de données déjà existantes : ils peuvent avoir d’autres choses « en magasin » que ce qui est connu ou publié.

d) Evaluer de la qualité des jeux de données trouvés  

f) Définir les données manquantes à co-produire

g) Construire une stratégie - aux moyens diversifiés - de mobilisation des foules

h) S’appuyer sur les réseaux “physiques” déjà existants (ex . assos, marchés, foires) pour faire connaître le projet, trouver des moyens d’incitation à la production (manifestation, publicité, serious game, etc.).

par Jérémie Valentin & Amandine Brugière